Альфа-Банк

Middle Backend Python Developer

МоскваУдалённоНе указаноНе указано

О компании

Альфа-Банк — один из крупнейших банков в России, активно развивающий свои цифровые технологии и решения в финансовом секторе. Банк предлагает широкий спектр услуг, включая кредиты, депозиты, инвестиционные решения и корпоративное банковское обслуживание. В последние годы Альфа-Банк активно внедряет инновации в области финансовых технологий и искусственного интеллекта.

Ключевые факты:

Основан в 1990 году.
Более 10 миллионов клиентов.
Участник международных финансовых форумов.
Один из лидеров в сфере цифровых финансовых услуг в России.

О вакансии

В команде разработки Альфа-Банка вам предстоит работать над созданием нового направления в области потоковой обработки данных для моделей машинного обучения. Команда активно использует современные технологии и фокусируется на разработке функциональных сервисов и микросервисов, направленных на решение реальных бизнес-задач.

Ваша роль будет включать в себя как технические аспекты разработки, так и взаимодействие с заказчиками для выявления их потребностей. Вы будете работать в agile-среде, что позволит вам активно участвовать в процессе обсуждения задач и контроля их выполнения вместе с командой. Кроме того, вы сможете поддерживать и развивать уже существующие решения, а также масштабировать новые разработки в рамках систем банка.

Чем предстоит заниматься:

Создание новых направлений потоковой обработки данных для ML моделей.
Оценка задач и контроль сроков их выполнения.
Взаимодействие с заказчиками, адаптация решений под их потребности.
Разработка и развертывание функциональных сервисов и микросервисов.
Поддержка и оптимизация текущих сервисов и компонентов.
Масштабирование разрабатываемых систем.

Что мы предлагаем:

Гибридный формат работы (офис или удаленно).
Сложные задачи и современный стек технологий.
Возможности для карьерного роста и развития навыков через тренинги и вебинары.
Доступ к корпоративным библиотекам Alpina Digital и MyBook.

Обязанности

Создавать новое направление работы потоковой обработки данных для ML моделей
Оценивать задачи и контролировать сроки их выполнения вместе с командой
Общаться с заказчиками для выяснения их потребностей и адаптировать решения
Разрабатывать и развертывать функциональные сервисы и микросервисы
Поддерживать и улучшать уже используемые сервисы и компоненты
Масштабировать разрабатываемые системы

Требования

Приведи друга
Всё о работе
Создавать новое направление работы потоковой обработки данных для ML моделей;
Нарезать и оценивать задачи (вместе с командой), отвечать за сроки и качество решений;
Общаться с заказчиками, выяснять потребность, адаптировать решение под потребности;
Разрабатывать и разворачивать функциональные сервисы и микросервисы;
Поддерживать и улучшать уже используемые сервисы и компоненты;
Масштабировать разрабатываемые системы.
Опыт Python от 3х лет (FastAPI, aiohttp, SQLAlchemy, AsyncIO);
Опыт работы с Docker и Kubernetes;
Понимание принципов, паттернов и подходов проектирования систем, в том числе микросервиссных архитектур, будет преимуществом понимание работы LLM;
Самостоятельность, проактивность и инициативность в предложениях по тех.
Командность, готовность помогать коллегам и пользователям;
Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи.
Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования;
Работа в agile-команде;
Работу из офиса или гибридный формат работы (на выбор);
Сложные и интересные задачи, современный стек технологий;
Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;
Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий;

Условия

Гибридный формат работы или работа из офиса
Стабильный доход, обсуждаемый на собеседовании
Работа в agile-команде
Возможности для карьерного роста, тренинги и вебинары
Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам

Как получить эту работу — с ИИ-помощником РаботаМакс

Бесплатно поможем на каждом шаге. Нажмите, чтобы раскрыть.